Business Analytics und Datenvisualisierung sind zwei Seiten derselben Münze. Sie müssen in der Lage sein, Ihre Daten in einem Diagramm oder einer Grafik darzustellen und zu drucken. So wie ein Bild mehr als tausend Worte sagt, wiegt eine visuelle Darstellung tausend Datenpunkte auf. Ein wichtiger Aspekt unserer Fähigkeit, Sachverhalte zu verstehen, besteht darin, Muster zu erkennen, und diese Muster werden uns oft nicht klar, wenn wir einfach nur Daten in Tabellen lesen. Mit der richtigen Visualisierung können Sie viel schneller fundiertere Kenntnisse gewinnen.
Bevor Sie entscheiden, ein Diagramm oder eine Grafik zu erstellen, müssen Sie entscheiden, was Sie anzeigen oder vermitteln möchten. Diagramme vermitteln eine der folgenden Arten von Informationen: Leistungskennzahlen (Key Performance Indicator, KPI), Beziehungen, Vergleiche, Verteilungen und Zusammensetzungen. Klicken Sie auf die folgenden Abschnitte, um weitere Informationen zu machen.
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Leistungskennzahl (KPI)
Eine KPI ist in der Regel ein einzelner Wert, der sich auf einen bestimmten Bereich oder eine Funktion bezieht und anzeigt, wie gut Sie in diesem Bereich oder dieser Funktion sind. Sie variiert je nach Unternehmen und Funktion. Hier finden Sie einige beliebte KPIs, die Unternehmen gerne nachverfolgen:
Promotorenüberhang (Net Promoter Score, NPS): Wie wahrscheinlich ist es, dass Kunden Ihre Produkte oder Dienste Freunden empfehlen?
Kundenrentabilität (Customer Profitability Score, CPS): Wie hoch ist der Gewinn, der Ihrem Unternehmen nach Abzug von Kundenakquisitions- und Kundenbindungskosten bei einem Kunden bleibt?
Umrechnungssatz: Wie viele Leads werden zu Kunden?
Relativer Marktanteil: Wie groß ist Ihr Anteil am Kuchen im Vergleich zu Ihren Wettbewerbern auf dem Markt?
Nettogewinnspanne: Der Prozentsatz Ihres Umsatzes, der als Nettogewinn bleibt.
KPIs werden am besten mithilfe von KPI-Diagrammen dargestellt.
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Beziehungen
Hier versuchen Sie entweder, eine Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen einzurichten, oder nachzuweisen, dass sie besteht. Wie in der nachstehenden Tabelle gezeigt, hängt es von der Anzahl der Variablen ab, die Sie benötigen, welcher Diagrammtyp am besten für Ihre Daten geeignet ist.
Die Marketing-Ausgaben werden zum Umsatzerlös in Beziehung gesetzt. Hier können Sie die Marketing-Ausgaben auf der X-Achse und den Umsatzerlös auf der Y-Achse darstellen.
ROI (Return on Investment), Investitionszeit und Investitionsumfang werden zueinander in Beziehung gesetzt. Hier stellt die X-Achse die Investitionszeit, die Y-Achse den ROI und die Größe der Blase den Investitionsumfang dar.
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Vergleiche
Hier versuchen Sie, zu zeigen oder zu untersuchen, wie verschiedene Variablen sich im Laufe der Zeit ändern, oder einen statischen Snapshot zum Vergleich verschiedener Variablen zu zeigen. Von der Anzahl der Variablen, die Sie benötigen, hängt es ab, welcher Diagrammtyp am besten geeignet ist.
Vergleich der Verkäufe verschiedener Automodelle in einem bestimmten Monat.
Vergleich von Umsatz pro Mitarbeiter, Umsatzwachstum und Gebietsgröße. Hier sind zwei der Dimensionen Zeile und Spalte der Tabelle, während die dritte Dimension der Zellenwert ist.
Anzeige von monatlichen Verkäufen im Vergleich und Web-Datenverkehr. Sie haben zwei Spalten für jeden Zeitraum. Eine stellt den Verkauf und die andere den Web-Datenverkehr dar. Die X-Achse stellt die Zeit in Monaten dar, während die Y-Achse Verkauf und Web-Datenverkehr darstellt.
Anzeige von monatlichen Verkäufen im Vergleich, Web-Datenverkehr, Webinar-Registrierungen, Whitepaper-Downloads.
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Verteilungen
Wie der Name schon sagt, versuchen Sie hier zu veranschaulichen, wie Ihre Daten über bestimmte Intervalle verteilt sind. Hier beziehen sich Intervalle auf das Clustern oder Gruppieren von Daten und nicht auf die Zeit.
Anzeigen, wie viele Kunden eine Transaktion, zwei Transaktionen, drei Transaktionen usw. durchgeführt haben. Im Allgemeinen zählen Sie etwas und legen es in „Eimern“ oder „Behältern“ einer Messung wie Menge, Häufigkeit, Dauer usw. ab.
ROI (Return on Investment), Investitionszeit und Investitionsumfang werden zueinander in Beziehung gesetzt. Hier stellt die X-Achse die Investitionszeit, die Y-Achse den ROI und die Größe der Blase den Investitionsumfang dar.
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Zusammensetzungen
Diese Darstellung verwenden Sie, wenn Sie die verschiedenen Elemente hervorheben möchten, aus denen Ihre Daten bestehen, also ihre Zusammensetzung. Hierbei wählen Sie zuerst, ob Ihre Daten statisch sind oder sich im Laufe der Zeit ändern.
Anzeigen, wie hoch der Anteil der einzelnen Regionen an Ihrem Verkauf ist; welcher Prozentsatz von Marketing-Leads aus jeder einzelnen Lead-Quelle stammt; oder wie hoch der Prozentsatz an Antworten auf eine Umfrage ist (segmentiert nach Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit oder Antwort auf die Frage selbst). Im Allgemeinen sollten Sie die Anzahl der Segmente in Ihrem Tortendiagramm auf weniger als 10 begrenzen.
Wie oben (für Tortendiagramm). Der Vorteil liegt darin, dass sich mehrere Gruppen gestapelter 100 %-Balkendiagramme nebeneinander leichter vergleichen lassen als die relativen Größen bestimmter Tortensegmente in mehreren Tortendiagrammen.
Stellen Sie die Zusammensetzung Ihres gesamten Kundenstamms nach dem Beitrag zum Gesamtumsatz dar. Der Vorteil besteht darin, dass Sie mit einer Tree Map können Sie Bemaßungen anzuzeigen, die über eine sehr lange Tail (im Vergleich zu Tortendiagramme und gestapelten Takte, die am besten mit weniger als 10 Slices).
Anzeigen, wie sich die Zusammensetzung der Anzahl Leads, die aus den einzelnen Lead-Quellen stammen, wöchentlich geändert hat.
Anzeigen, wie sich die Zusammensetzung des prozentualen Anteils von Marketing-Lead-Quellen wöchentlich geändert hat.
Anzeigen der Zusammensetzung der Anteile der einzelnen Regionen am vierteljährlichen Gesamtumsatz (Quartale werden auf der X-Achse dargestellt und Regionen durch die Farben der gestapelten Balken).
Anzeigen der Zusammensetzung des prozentualen Geschlechtsanteils (oder einer anderen demografischen Größe) unserer Neueinstellungen im Vierteljahr; oder unserer vierteljährlichen Gewinnraten im Vergleich mit einem Mitbewerber (wobei die Farben im Stapel für den prozentualen Gewinn bzw. Verlust stehen).
Wenn Sie erwägen, eine datengesteuerte Kultur in Ihrer Organisation einzuführen und das Potenzial von Business Analytics und Datenvisualisierung allen Ihren Mitarbeitern zugutekommen zu lassen, benötigen Sie eine einfach zu erlernende und zu verwendende Lösung, die sich den Anforderungen Ihrer Mitarbeiter gemäß skalieren und anpassen lässt und nicht sehr teuer ist. Überprüfen Sie in Amazon QuickSight, ob dies Ihren Anforderungen entspricht.
